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Adapt-Kcr: a novel deep learning framework for accurate prediction of lysine crotonylation sites based on learning embedding features and attention architecture.
Li, Zutan; Fang, Jingya; Wang, Shining; Zhang, Liangyun; Chen, Yuanyuan; Pian, Cong.
Afiliação
  • Li Z; College of Agriculture, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu, China.
  • Fang J; College of Agriculture, Nanjing Agricultural University, Nanjing, Jiangsu, China.
  • Wang S; Department of Mathematics, College of Science, Nanjing Agricultural University, China.
  • Zhang L; Department of Mathematics, College of Science, Nanjing Agricultural University, China.
  • Chen Y; Department of Mathematics, College of Science, Nanjing Agricultural University, China.
  • Pian C; Department of Mathematics, College of Science, Nanjing Agricultural University, China.
Brief Bioinform ; 23(2)2022 03 10.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-35189635
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Processamento de Proteína Pós-Traducional / Biologia Computacional / Aprendizado Profundo / Lisina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Brief Bioinform Assunto da revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: China
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